MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3173823823 · doi:10.33448/rsd-v10i7.16352

Impacto da deformidade facial na percepção do paciente em tratamento ortodôntico: Um estudo caso-controle

2021· article· pt· W3173823823 sur OpenAlexaff
Mariana de Almeida Zaine, Sílvia Amélia Scudeler Vedovello, Diego Patrik Alves Carneiro, Heloísa Cristina Valdrighi, Vivian Fernandes Furletti, Cristian Correa, Luciane Zanin

Notice bibliographique

RevueResearch Society and Development · 2021
Typearticle
Languept
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesGynecologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudo avaliou o impacto da deformidade facial na percepção da dor de pacientes submetidos a tratamento ortodôntico e ortodôntico-cirúrgico. Estudo caso-controle realizado com uma população de indivíduos em tratamento ortodôntico. Casos e controles foram definidos pelo domínio dor física do Oral Health Impact Profile (OHIP-14). O grupo caso (n = 54) incluiu indivíduos que responderam "nunca" a pelo menos uma das perguntas, e no controle (n = 44), aqueles que responderam "raramente e às vezes" com frequência e "sempre" a ambas as perguntas. Casos e controles foram pareados por sexo, idade e condições clínicas na proporção de 1:1. Para a análise dos dados, os odds ratios foram estimados com respectivos intervalos de confiança de 90%. Não houve diferença significativa entre os grupos com e sem deformidades em relação à distribuição dos sexos feminino e masculino (p = 1.000), o que permitiu parear os grupos caso e controle na proporção de 1:1. Pacientes com deformidade facial apresentaram 2.14 (IC90%: 1.08-4.24) vezes mais chance de relatar o impacto na dor física (p = 0.0662). Pacientes com deformidade facial e em tratamento ortodôntico-cirúrgico tem duas vezes mais chance de perceber a dor física.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Society and DevelopmentMême sujetOrthodontics and Dentofacial OrthopedicsTravaux en français237 207